WWW.NAUKA.X-PDF.RU
БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА - Книги, издания, публикации
 


Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 17 |

«ХАБАРШЫСЫ ВЕСТНИК THE BULLETIN НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК OF THE NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES РЕСПУБЛИКИ КАЗАХСТАН OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN 1944 ЖЫЛДАН ШЫА БАСТААН ИЗДАЕТСЯ С 1944 ...»

-- [ Страница 2 ] --

Данная задача является комплексной, и для ее успешного решения необходимо:

Найти способы уменьшения количества итераций, необходимых для нахождения соседних кластеров.

Разработать эффективные параллельные алгоритмы.

Как можно более эффективно использовать технические возможности многоядерных процессоров.

Постановка задачи.Требуется разработать алгоритм объединения объектов в кластеры и реализовать его в программном коде по методу МПС. Предполагаемый объем данных может достигать 300 тысяч записей, количество характеристик может достигать 25.

За расстояние между объектами a и b возьмём обычное Евклидово расстояние:

Расстояние между кластерами P и Rпо методу МПС определяется формулой:

При решении задач кластеризации необходимо задать ряд дополнительных условий, которые позволят контролировать поцесс кластеризации. Например:

Ограничение на минимальное количество построенных кластеров. Построение кластеров прекращается, как только количество кластеров становится меньше заданного числа N1.

Ограничение на максимальное расстояние между кластерами. Работа по построению кластеров прекращается, если расстояние между двумя ближайшими кластерами становится больше заданного числа N2.

Ограничение на максимальное количество объектов кластера. Выбранный кластер не подлежит объединению с другими, если количество объектов в нем больше заданного числа N3.

Ограничение на максимальный размер кластера. Кластер не подлежит объединению с другими кластерами, если его диаметр превышает значение заданного числа N4.

Так как решаемая задача представляет собой задачу с большим объемом данных, абсолютно логическим является отступление от стандартных иерархических методах кластеризации, где на каждой итерации происходит объединение только одной пары кластеров, расстояние между № 5. 2014 ISSN 1991-3494 которыми наименьшее. Причина подобного отказа ввиду больших временных затрат на вычисления при работе с большими объемами данных. В предлагаемом алгоритме рассматривается способ, когда на очередной итерации происходит объединение не одной пары кластеров, а нескольких.Кластеризацию данных поставленной задачи будем проводить по методу МПС. В данном методе расстояние между кластерами будет определяться расстоянием между их самими отдалёнными членами. На первом шаге каждый объект принимается за отдельный кластер.

Анализируя результаты проведенных вычислений, объединяться в кластер у нас будут те объекты, расстояние между которыми наименьшее. После того как будет проведено некоторое количество таких объединений, будут происходить вычисления расстояний не только между выбранным объектом и объектом, но и между выбранным объектом и каждым объектом кластера. Согласно полученным расстояниям, объединяться будут кластеры, у которых расстояние между максимально уделенными представителями будет наименьшим. Включение объекта в кластер будет происходить по подобной схеме – объект будет включен в состав кластера, расстояние с максимально удаленным представителем которого у него будет наименьшим.

Для успешной реализации алгоритма в параллельном режиме нам необходимо обозначить следующие параметры: – количество записей, – количество ядер процессора, – количество потоков, – количество полей в записи.

Описываемый алгоритм будет работать в параллельном режиме с большим количеством данных. Однако не будем исключать из рассмотрения варианты, когда необходимо обработать малый набор данных – в таком случае разумнее использовать однопоточный режим. Запишем следующее условие:

Условие определения режима работы центрального процессора: если, процессор работает в однопоточном режиме, если же – в мультипоточном режиме.

Следующим подготовительным к вычислениям шагу является определение числа потоков для центрального процессора по формуле:

где выбор утроенного значения количества ядер обосновывается практическими результатами. Так как на момент начала 2013 года наибольшее распространение имели физические процессоры с 4 ядрами, положим. Получим После того, как все вспомогательные характеристики будут вычислены, имеющиеся данные и условия расчета передаются в оперативную память. Следующим шагом является разделение данных на количество потоков (в нашем случае 12), и формирование задания для каждого потока.

Потоки готовятся к работе.

Дальнейшие итерации происходят по алгоритму классификации метода МПС:каждым потоком производится вычисление расстояний между всеми возможными парами объектов, включая объекты кластеров, после чего каждым потоком отбирается около 100 пар, расстояние между которыми оказалось минимальным. Данные пары передаются на обработку в следующий цикл.

Условно обозначим описанный цикл внутренним, а следующий – внешним. Задачей внешнего цикла является объединение всех направленных ему пар от всех потоков и нахождение среди них 100 пар с наименьшим расстоянием, а так же объединение выбранных пар в кластеры. Так же цикл принимает решение, остановить работу или повторить итерацию. Данное решение принимается, исходя из условий, представленных в параграфе «Постановка задачи», например, если количество построеных кластеров становится меньше заданного числа N1 (Ограничение на минимальное количество построенных кластеров). В случае, если формирование кластеров незакончено, откорректированные данные снова разделяются между потоками и направляются на обработку во внешний цикл.

Заключение.Актуальным для любой задачи является применения алгоритма, наиболее эффективно справляющегося с ее решением. Напомним, что каждый из существующих методов

Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан

кластеризации имеет свои достоинства и недостатки и хорошо справляется с решением только узкого круга задач. Поэтому исследование имеющихся и разработка новых алгоритмов для решения задач кластерного анализа и их реализация в программном коде на сегодня является одним из перспективных направлений.

ЛИТЕРАТУРА

[1] Jain A., Murty M., Flynn P. Data Clustering: A Review. // ACM Computing Surveys. 1999. Vol. 31, no. 3.

Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. Пер. с англ. Е.3.Демиденко под ред. и с предисл. А.Я.Боярского. - М.:

[2] Статистика, 1977. -128 с.: ил.

Фленов М.Е. Библия С# (2-е издание, 2011), Санкт-Петербург: «БХВ-Петербург», 20 [3] Шилдт Г. С# 4.0 полное руководство, Санкт-Петербург: «Печатный двор», 20 [4]

REFERENCES

[1] Jain A., Murty M., Flynn P. Data Clustering: A Review. // ACM Computing Surveys. 1999. Vol. 31, no. 3.

Durand B., Odell P. Cluster analysis. - M.: Statistics, 1977. – p. 128.

[2] [3] Flenov M.E. C # Bible (2nd edition, 2011), St. Petersburg: "BHV-Petersburg", 20 [4] Shildt G. C # 4.0 complete guide St. Petersburg: "Printing House", 2011.

–  –  –

ГРАФИКАЛЫ ПРОЦЕССТЕРДІ ОЛДАНА ОТЫРЫП, ТОЛЫ БАЙЛАНЫС ДІСІ

БОЙЫНШАКЛЕМДІ МАЛМАТТАРЫ БАР КЛАСТЕРИЗАЦИЯ ЕСЕПТЕРІН ШЫАРУА

КЕРЕКТІ ПАРАЛЛЕЛЬДІ АЛГОРИТМДЕРДІ ОЛДАНЫСЫ.

Тiрек сздер: лкен клемді малматтарды кластеризациялау, толы байланыс діс, кп аындылы.

Аннотация. Берілген жмыста кп ядролы процессор аймаындаы толы байланыс діс(ТБ) арылы кластерлік талдау есептері шін, параллельді алгоритм жне оны жзеге асырылуы арастырылады.

Берілген алгоритм кп аындылы дісін колдана отырып Microsoft Visual Studio 2010 ортасында, С++ тілінде жзеге асырылды. Алгоритм жне оны орындалуы клемді есептерге арналан. Болжамалы айтылмыш клемі: 300 мы жазба, 25 жиек крсеткішер саны.

Поступила 09.09.2014 г.

–  –  –

Key words. Integral Error Functions, Heat Polynomials, moving boundaries Abstract. Solution of heat equation with second type boundary conditions represented in explicit analytical form. The developed method is based on use of Integral Error Functions and its properties which enables to solve heat and mass transfer problems with domains that include moving boundaries. Elaborated method can be effectively used in the fields of engineering, which require consideration of phenomena with phase transformations, such as heat and mass transfer problems, low temperature plasma, filtration mathematical models of which are based on Stefan type problems. The main idea of this method is to find coefficients of Heat Polynomial which a priori satisfy the heat equation.

АНАЛИТИЧЕСКОЕ РЕШЕНИЕ УРАВНЕНИЯ

ТЕПЛОПРОВОДНОСТИ С ПОМОЩЬЮ ТЕПЛОВЫХ ПОЛИНОМОВ

М.М. Сарсенгельдин, А. Арынов, А. Жетибаева, С. Гуверджин Ключевые слова. Аналитическое решение, уравнения, теплопроводность, границы.

Аннотация. Найдено аналитическое решение уравнения теплопроводности в областях с подвижными границами, вырождающимимся в начальный момент времени с помощью тепловых полиномов.

1.Introduction:

Despite the quite extensive literature on various types of moving boundary value problems both in theoretical and numerical aspects; see, e.g., [1-5] and a long bibliography on these problems [6] we are still not able to apply offered methods for solving Stefan type Problems particularly necessary for mathematical modelling of arc phenomena in electrical contacts, solution of which originally based on the reduction to the systems of integral equations [7], and accepted non degenerate at the initial time [3],[5] or at least give qualitative [8] solution which is inapplicable in above mentioned engineering problems.

The aim of this paper is to find both qualitative and quantitative solution of heat equation in domain with moving boundary that degenerate at the initial time and which can be helpful for solution of heat and mass transfer problems that include phase transformations.

Tracking answers of these questions will be organized as following. In the first section some necessary properties of Integral Error Function that are used for solving heat equation with moving boundaries are represented. In the second section by the use of multinomial coefficients of Newton’s polynomials solution of heat equation with second type boundary conditions is developed. The third section is devoted for conclusion and discussion.

1.1 Integral Error Functions (13) = (28) = (29) = (30)

–  –  –

for odd derivatives.

Thus coefficients of second type b.v.p. can be obtained from above two recurrent formulas

3. Discussion and conclusion Main result namely coefficients, of expression (18) are obtained by recurrent formulas (30), (31) and (21) respectively.This method can be applied in the heat and mass transfer problems which include phase transformations particularly in mathematical models of arc phenomena in electrical contacts which are based on Stefan type problems.

Acknowledgements First author would like to thank research supervisor Academician of National Academy of Sciences of Kazakhstan, Prof., Dr., S.N.Kharin for his great support, comments and suggestions.

REFERENCES

[1] V. Alexiades and A. D. Solomon, Mathematical Modeling of Melting and Freezing Processes, Taylor and Francis, Washington, DC, 1993.

[2] J. Crank, Free and Moving Boundary Problems, Clarendon Press, London, 1984.

[3] A. Friedman, Free boundary problems for parabolic equations I. Melting of solids,J.Math.

Mech., 8 (1959), pp. 499–517.

[4] S. C. Gupta, The Classical Stefan Problem: Basic Concepts, Modelling and Analysis,North– Holland Ser. Appl. Math. Mech., Elsevier, Amsterdam, London, 2003.

[5] L. I. Rubinstein, The Stefan Problem, Transl. Math. Monogr. 27, AMS, Providence, RI, 1971.

[6] D. A. Tarzia, A bibliography on moving-free boundary problems for the heat-diffusion equation. The Stefan and related problems, MAT - Ser. A, 2 (2000), pp. 1–297.

[7] A.N. Tikhonov, A.A. Samarski, Equations of Mathematical Physics. Gostechteorizdat, 1951.

[8] Malik Mamode, Two phase stefan problem with boundary temperature conditions: an analytical approach, 2013, Siam J. Appl.

Math.Vol. 73, No. 1, pp. 460–474

ЖЫЛУ ТКІЗГІШТІК ТЕДЕУІНІ ЖЫЛУ ПОЛИНОМДАРЫ АРЫЛЫ ШЕШІМІ

М.М. Сарсенгельдин, А. Арынов, А. Жетибаева, С. Гуверджин Аннотация. Бастапы уаытта лдырайтын,жылжымалы шекарасы бар айматарда жылу ткізгіштік тедеуді жылу полиномдар арылы аналитикалы шешімі табылан.

Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан

BULLETIN OF NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES

OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN

ISSN 1991-3494 Volume 5, Number 5(2014), 28 – 34 UDC: 519.7; 519.66; 612.087.1

–  –  –

Penza university, Penza, Russia Key words: the selection of the biometric data, artificial neural network, assessment of the reliability of statistical hypotheses, the Chi-square.

Abstract. The procedure of "smoothing" histograms in assessing the reliability of statistical hypotheses is considered. It is shown that for small samples, classical histograms poorly approximate the observed law of distribution of biometric parameters values. Smoothing of histograms by digital filter can theoretically make the number of degrees of freedom of the chi-square consent higher than the number of examples in the test sample of biometric data. This allows to increase the power of the chi-square consent and, consequently, increase the accuracy of decisions.

УДК: 519.7; 519.66; 612.087.1

–  –  –

Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт, Россия Пензенский государственный университет, Россия Ключевые слова: выборка биометрических данных, искусственные нейронные сети, оценка достоверности статистических гипотез, критерий хи-квадрат.

Аннотация. Рассматривается процедура «сглаживания» гистограмм при оценке достоверности статистических гипотез. Показано, что при малых выборках классические гистограммы плохо приближают наблюдаемый закон распределения значений биометрического параметра. Сглаживание гистограмм цифровым фильтром теоретически позволяет сделать число степеней свободы хи-квадрат критерия согласия выше, чем число примеров в исследуемой выборке биометрических данных. Это позволяет увеличивать мощность хи-квадрат критерия согласия и, соответственно, увеличить достоверность принимаемых решений.

Введение. Классическая статистика создавалась в конце 19 века и начале 20 века. В это время не было возможности создавать сложные алгоритмы обработки данных из-за отсутствия ЭВМ.

Ситуация изменилась в конце 20 века, однако ряд заложенных ранее стереотипов в статистических пакетах обработки данных сохранились.

___________________

1 Статья подготовлена в рамках выполнения проекта «Исследование вариантов реализации и разработка действующего лабораторного образца ON-LINE системы биометрического обезличивания электронных историй болезней для медицинского учреждения» в соответствии с Приказом Председателя Комитета науки МОН РК №17-нж от 08.04.2013 г № 5. 2014 ISSN 1991-3494 В биометрии, как и в других областях знаний, активно используется хи-квадрат критерий проверки статистических гипотез. Если идти по пути создания классических гистограмм с последующим их использованием для проверки гипотезы нормальности, то требуется выборка от 50 до 200 данных [1], например, полученных предъявлением, соответствующей, базы биометрических образов «Чужой» и/или «Свой» [2].

При минимальном размере 50 примеров можно ожидать, что в динамическом диапазоне наблюдаемого параметра может быть размещено 10 столбиков гистограммы со средним числом попаданий в каждый из интервалов 5 раз.

Если учитывать, что математическое ожидание и среднеквадратическое отклонение вычисляются по этой же выборке, то возможно использование хи-квадрат критерия с 8 степенями свободы.

Мощность критерия хи-квадрат согласия растет с ростом числа степеней свободы (с ростом, числа столбиков гистограммы). Возникает вопрос о том, можно ли на той же самой выборке статистических данных увеличить число степеней свободы хи-квадрат критерия или снизить требования к размерам исходной выборки.

Ответ на этот вопрос положителен, так как люди способны обучаться распознавать образы весьма и весьма эффективно. Человеку достаточно увидеть три-четыре раза один биометрический образ, и он начинает эффективно распознавать его в различных ситуациях. Это эквивалентно тому, что человек обучился (запомнил и может эффективно экстраполировать многомерные статистики биометрических данных) при сложной обработке информации естественными нейронными сетями головного мозга.

При обработке биометрических данных искусственными нейронными сетями [2–4], обученными по ГОСТ Р 52633.5-2011 [5] возникает аналогичная ситуация. Современные нейросетевые преобразователи биометрия-код способны обучаться на 20 примерах образа «Свой»

и принимать решения сопоставимые по ошибкам первого и второго рода с решением принимаемым человеком. Это является следствием создания (обучения) и применения сложной нейросетевой обработки данных. Более того, ставится задача снизить размеры обучающей выборки с 20 примеров образа «Свой» до 10 примеров, что делает возможность алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей с алгоритмами обучения естественных нейронных сетей, используемых людьми. При этом сдерживающим фактором становятся ставшие классическими каноны традиционной статистической обработки.

Используемые сегодня процедуры статистической обработки, просты, понятны, но дают плохие результаты при исследовании малых обучающих выборок из 8 – 10 примеров.

Снижение ошибки дискретизации статистических данных «сглаживанием» случайных скачков столбиков гистограмм Будем полагать, что в исследуемой выборке содержатся только данные 8 примеров биометрического параметра. Если предположить, что среднее число попаданий в один из столбиков гистограммы должно быть 2, то динамический диапазон исследуемых данных следует разбивать на 4 интервала. Пример расположения обрабатываемых данных и, соответствующей им гистограммы приведен на рисунке 1.

Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан Рисунок 1– Классическая гистограмма представления 8 примеров биометрических данных (данные получены от генератора случайных чисел с нормальным законом распределения значений) Из рисунка 1 видно, что шаг квантования данных слишком велик (динамический диапазон данных разбит всего на 4 интервала), как следствие гистограмма имеет сильно отличающиеся по высоте соседние столбики. Для сглаживания данных создадим цифровой фильтр усредняющий результат по окну из 5 наблюдений и размещающий результат в центре окна (в 3 отсчет). Для того, чтобы осуществлять «сглаживание» каждый интервал гистограммы разобьем на четыре интервала внутренний дискретизации. Далее каждому интервалу будем присваивать состояние «0», если он пустой, состояние «1», если туда попал один отсчет. Будем присваивать состояние «2», если в интервал попали два отсчета. Правый и левый полуинтервалы вне динамического диапазона наблюдаемых данных так же разобьем на микро интервалы. В итоге мы получим некоторую цифровую последовательность состояний «0», «1», «2», которую можно подать на сглаживающий данные усреднением цифровой фильтр. Процедура введения дополнительной (не традиционной) дискретизации данных, полученная цифровая последовательность и результат сглаживания приведен на рисунке 2. Из рисунка 2 видно, что после сглаживания результирующая гистограмма будет иметь меньшие ступенчатые скачки, растет так же и число столбцов «сглаженной»

гистограммы (число столбцов увеличивается с 4-x до 20). Из-за увеличения числа столбцов с 4 до 20 теоретически возможно увеличить число степеней свободы хи-квадрат критерия согласия с 2 до 18, то есть появляется теоретическая возможность увеличить достоверность статистических оценок без роста размеров исходной выборки.

Рисунок 2 – Результат сглаживания потока данных, полученных дополнительным 4-кратными квантованием динамического диапазона и примыкающих полуинтервалов Казалось бы, что увеличивая число степеней свободы при оценке статистической гипотезы мы получаем некоторою дополнительную информацию. Чем больше мы используем дополнительных искусственных микро квантов, тем больше будет выигрыш. К сожалению,

–  –  –

линейной зависимости нет. Наблюдается некоторая экспоненциальная зависимость с насыщением.

Только первые шаги по увеличению числа квантов оказываются эффективны и дают ощутимый выигрыш в получаемой информации, далее наступает участок насыщения, и прирост информации прекращается. При наступлении некоторого предела дальнейший рост числа микро квантов приводит к росту ошибки (к снижению получаемой информации). Имеется явно выраженный максимум информативности, описанных выше, процедур цифрового сглаживания.

Синтез хи-квадрат распределений для зависимых данных Основной причиной ошибок является то, что классический хи-квадрат критерий введен Пирсоном в 1904 году для независимых данных. Насколько критерий независимости экспериментальных данных работает, обычно не проверяют, однако считается хорошим тоном придерживаться именно гипотезы независимости. К сожалению, для биометрических данных, гипотеза независимости не работает. Даже если формировать случайные биометрические образы «Чужой», воспроизводя случайные рукописные пароли их биометрические данные, оказываются коррелированными (зависимыми) 6, 7. Пожалуй, только специалисты в области криптографии, имеют полное и безоговорочное право применять гипотезу независимости данных, если эти данные предварительно зашифрованы или осуществлено их криптографическое хеширование. В иных приложениях наблюдаются остаточные корреляционные связи, нуждающиеся в учете.

Причиной появления ошибок «сглаживания» данных является то, что они становятся зависимыми. Чем длиннее окно усредняющего цифрового фильтра, тем сильнее связаны (коррелированны) его выходные данные. В первом приближении коррелированность отсчетов можно оценивать через отношение среднего значения ступенек входных и выходных данных цифрового фильтра:

E(

–  –  –

коррелированности. Во всем остальном поведение плотностей зависимых распределений p( 2 (m, r 0)) и не зависимых плотностей p( 2 (m, r 0)) сильно отличаются. По мере увеличения коррелированности данных фактически происходит частичная утрата числа степеней свободы.

Тем не менее, зная число степеней свободы (число столбцов у классической или «сглаженной»

гистограммы) и, соответствующий ей коэффициент равной коррелированности данных мы всегда можем скорректировать критерий хи-квадрат проверки статистических гипотез. Тем самым мы можем существенно увеличить достоверность оценок проверки статистических гипотез.

Решение обратной задачи определения коррелированности данных заданным «сглаживающим» фильтром.

Получается, что число степеней свободы может быть существенно увеличенно, что является положительным фактором. Однако при этом растет коррелированность данных, что отрицательным фактором снижающим эффективность расчетов. Необходимо искать оптимум.

Оптимум может быть найден, если мы будем менять параметры сглаживающего фильтра (число микро квантов, ширину окна усреднения) и параллельно просчитывать квантили хи-квадрат критерия проверки статистических гипотез для разного значения степеней свободы.

Задача оптимизации была бы простой, если бы мы умели оценивать значения равной коррелированность данных на выходе сглаживающего фильтра. Выражение (1) для этой цели не подходит из-за его приближенного характера. Более точно решить задачу оценки равной коррелированности данных удается, если осуществить многократное имитационное моделирование работы «сглаживающего» гистограмму цифрового фильтра. Схема численного эксперимента приведена на рисунке 4.

–  –  –

В соответствии с блок-схемой рисунка 4 необходимо многократно синтезировать выборку нормальных данных (n=8 для рассмотренного выше случая). Далее по 8 отсчетам следует синтезировать классическую гистограмму. Далее следует осуществить сглаживание данных, получив гистограмму с m=20 степенями свободы (рис.2). Параллельно необходимо вычислять математическое ожидание - E(xn) и среднеквадратическое отклонение (xn) входных данных.

Располагая этими данными, следует найти значение хи-квадрат критерия. Повторив многократно перечисленные выше операции, получим плотность распределения значений p(2(m, r)) отличную от классического распределения Пирсона. После этого достаточно обратиться к заранее вычисленным таблицам распределений p(2(m, r)) для поиска ближайшего распределения.

В итоге мы имеем оценку равнокоррелированности данных, вносимых усредняющим фильтром, работа которого иллюстрируется рисунком 2.

Выводы. Таким образом, задача искусственного увеличения числа степеней свободы при использовании хи-квадрат критерия согласия является корректной и вполне может быть реализована в современных программных пакетах статистической обработки биометрических данных.

ЛИТЕРАТУРA

Кобзарь А.И. Прикладная математическая статистика для инженеров и научных работников. М.: ФИЗМАТЛИТ, [1] 2006 г., 816 с.

Волчихин В.И., Иванов А.И., Фунтиков В.А., Назаров И.Г., Язов Ю.К. Нейросетевая защита персональных [2] биометрических данных. // М.: Радиотехника, 2012, 157 с., ISBN 978-5-88070-044-8.

[3] B. Akhmetov, A. Doszhanova, A. Ivanov, T. Kartbaev and A.Malygin. Biometric Technology in Securing the Internet Using Large Neural Network Technology. // World Academy of Science, Engineering and Technology. Issue 79, July, 2013, Singapore, p. 129-138, pISSN 2010-376X, eISSN 2010-3778, www.waset.org.

Иванов А.И., Кисляев С.Е., Гелашвили П.А. Искусственные нейронные сети в биометрии, медицине, [4] здравоохранении. Самара: ООО «Офорт», 2004, 236 с.

ГОСТ Р 52633.5-2011 «Защита информации. Техника защиты информации. Автоматическое обучение [5] нейросетевых преобразователей биометрия-код доступа»

[6] B. Akhmetov, A. Ivanov, V. Funtikov, I. Urnev. Evaluation of Multidimensional Entropy on Short Strings of Biometric Codes with Dependent Bits. // «Progress in Electromagnetics Research Symposium» PIERS Proceedings, August 19-23, Moscow, RUSSIA 2012, p.66-69.

Ахметов Б.С., Надеев Д.Н., Урнев И.В. Сериков И.В. Аппроксимация биномиального зависимого закона [7] композициями нормального, равномерного, арксинусного распределения значений. М.: Радиотехника, «Нейрокомпьютеры: разработка, применение», №3, 2012. С. 17-20.

Ахметов Б.С., Иванов А.И., Урнев И.В., Сериков И.В., Газин А.И. Оценка значений числа степеней свободы [8] статистик описания выходного кода преобразователя биометрия-код при использовании распределения 2. Алматы: Издво КазНТУ имени К.И. Сатпаева, http://portal.kazntu.kz/files/publicate/2013-04-05-elbib.pdf Фунтикова Ю.В., Иванов А.И., Захаров О.С. Гипотеза 2 распределения расстояний Хэмминга для кодов [9] биометрической аутентификации примеров образа «Свой». // Труды научно-технической конференции кластера Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан пензенских предприятий, обеспечивающих БЕЗОПАСНОСТЬ ИНФОРМАЦИОННЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. Пенза: Изд-во Пензенского гос. ун-та, 2014. Том 9,, с. 7-8., http://www.pniei.penza.ru/RV-conf/T9/С7.

–  –  –

Kobzar’ A.I. Prikladnaya matematicheskaya statistika dlya inzhenerov i nauchnyh rabotnikov. М.: Fizmatlit, 2006 g., [1] 816 s.

[2] Volchihin V.I., Ivanov A.I., Funtikov V.A., Nazarov I.G., Yazov Yu.K. Neirosetevaya zawita personalnih biometricheskih dannyh. // М.: Radiotehnika, 2012, 157 p., ISBN 978-5-88070-044-8.

[3] B. Akhmetov, A. Doszhanova, A. Ivanov, T. Kartbaev and A.Malygin. Biometric Technology in Securing the Internet Using Large Neural Network Technology. // World Academy of Science, Engineering and Technology. Issue 79, July, 2013, Singapore, p. 129-138, pISSN 2010-376X, eISSN 2010-3778, www.waset.org.

Ivanov A.I., Кislyaev S.Е., Gelashvili P.А. Iskusstvennie neironnye seti v biometrii, medicine, zdravoohranenii.

[4] Samara: ООО «Оfort», 2004, 236 p.

GOST R 52633.5-2011 «Zashhita informacii. Tehnika zashhity informacii. Avtomaticheskoe obuchenie nejrosetevyh [5] preobrazovatelej biometrija-kod dostupa»

[6] B. Akhmetov, A. Ivanov, V. Funtikov, I. Urnev. Evaluation of Multidimensional Entropy on Short Strings of Biometric Codes with Dependent Bits. // «Progress in Electromagnetics Research Symposium» PIERS Proceedings, August 19-23, Moscow, RUSSIA 2012, p.66-69.

[7] Ahmetov B.S., Nadeev D.N., Urnev I.V. Serikov I.V. Approksimacija binomial'nogo zavisimogo zakona kompozicijami normal'nogo, ravnomernogo, arksinusnogo raspredelenija znachenij. M.: Radiotehnika, «Nejrokomp'jutery: razrabotka, primenenie», №3, 2012. S. 17-20.

[8] Ahmetov B.S., Ivanov A.I., Urnev I.V., Serikov I.V., Gazin A.I. Ocenka znachenij chisla stepenej svobody statistik opisanija vyhodnogo koda preobrazovatelja biometrija-kod pri ispol'zovanii raspredelenija 2. Almaty: Izd-vo KazNTU imeni K.I. Satpaeva, http://portal.kazntu.kz/files/publicate/2013-04-05-elbib.pdf Funtikova Ju.V., Ivanov A.I., Zaharov O.S. Gipoteza 2 raspredelenija rasstojanij Hjemminga dlja kodov [9] biometricheskoj autentifikacii primerov obraza «Svoj». // Trudy nauchno-tehnicheskoj konferencii klastera penzenskih predprijatij, obespechivajushhih BEZOPASNOST'' INFORMACIONNYH TEHNOLOGIJ. Penza: Izd-vo Penzenskogo gos. unta, 2014. Tom 9,, s. 7-8., http://www.pniei.penza.ru/RV-conf/T9/С7.

ХИ-КВАДРАТ КЕЛІСІМ КРИТЕРИІ БОЙЫНША БИОМЕТРИЯЛЫ ДЕРЕКТЕРДІ

ТАЛДАУ КЕЗІНДЕ БОСТАНДЫ ДРЕЖЕЛЕР САНЫН ЖАСАНДЫ ЖОАРЛАТУ

АЛГОРИТМІ

–  –  –

Тірек сздер: биометриялы деректерді тадау, жасанды нейронды желілер, статистикалы гипотезаларды шынайлыын баалау, хи-квадрат критерийі.

Аннотация. Хи-квадрат критериін олдану кезінде еркіндікті дрежесіні санын жасанды кбейту есебі арастырылан.

–  –  –

Key words: Galvanic cells, electromotive force (EMF), short-circuit current (SCC).

Abstract. This paper proposes a method for the development of available chemical current source (CCS) using the "titanium – graphite” galvanic couple. The values of the electromotive force (EMF) and the short-circuit current (SCC) are determined, forming between the "titanium – graphite” electrodes.

The values of electromotive force (EMF) and short-circuit current (SCC) in a chain of the CCS are defined.

Electromotive force of the current source is investigated in a water solution of iron sulphates and sodium fluoride, at the room temperature, in absence of external loading. Thus maximum value of electromotive force (EMF) was mV, in solution FeSO4 - 5 g/l, Fe2(SO4)3 – 30 g/l, NaF - 5 g/l, H2SO4 – 50 g/l.

Now chemical current source (CCS) is used in all the areas of technics and national economy. The chemical sources of a current continue to play the big role in the various branches of a science and technics. In some areas, for example, in the portable radio-electronic equipment and communication equipment, they occupy absolutely special position as in these cases having no substitutes to itself. It is impossible to imagine a life of the modern society which is not using the chemical sources of a current. The CSC is a device in which chemical energy directly turns to the electric. A basis of the CSC work is oxidation-reduction reactions to electrodes. In the course of interaction the oxidizer, being reduced, attaches the electrons, and the reducer, being oxidized, gives electrons.

УДК: 541.13

–  –  –

«Д.В.Сокольский атындаы органикалы катализ жне электрохимия институты» А, Алматы аласы Тірек сздер: Гальваникалы элемент, электр озаушы кш (ЭК), ыса тйыталан ток (ТТ).

Аннотация. Маалада «титан – графит» гальваникалы жбын олдану арылы арапайым химиялы ток кзін (ХТК) жасау сынылан. «Титан – графит» электродтары арасында туындайтын электр озаушы кшті (ЭК) жне тізбектегі ыса тйыталан токты (ТТ) мндері аныталды.

азіргі оамда химиялы ток кздерін олдану ке ріс алуда. Ол, алуан трлі электронды аппараттарды (компьютер, радиотелефон, ялы телефон жне т.б.) оректендіру шін олданылатын автономды электр энергияны негізгі кзі болып табылады [1-4].

Кп жадайда, ХТК жасауда электр озаушы кш (ЭК) пен сйкесінше жмыс кші мндеріні жоары болуына аса мн береді. Сондытан, тотытырышты тадаан кезде электродты потенциалы анарлым о мнін, ал тотысыздандырышты – теріс мндеріне ие материалдар алынады [5-10]. Бізді жадайымызда ХТК жасауда, анод материалы ретінде титан электродын олданды. Оны стандартты электродты потенциалы теріс мнге ие, сонымен атар

Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан

эквивалентті салмаы мен клемі аз болып келеді. Осы крсеткіштер химиялы ток кзін жасауды негізгі талаптарына сйкес келеді.

«Д. В. Сокольский атындаы органикалы катализ жне электрохимия институтындаы», «Электрохимиялы технологиялар» зертханасыны ызметкерлері химиялы ток кздерін жасау баытында біратар ылыми ебектері жргізіліп жатыр [11-14]. Жргізілген жмыстарды нтижелеріні ылыми жне практикалы ны зор. Зерттеу жмыстарыны нтижелері, темір – графит, орасын – графит, титан – графит, Fe2O3 – Fe жйесін олдана отырып ХТК алуды арапайым тсілдерін жасау ммкіншіліктерін крсетіп, оларды жаалыы Р алдын-ала патентімен оралан.

Титан жне оны осылыстары атмосфералы жадайда коррозиялы тратылы асиетін крсетеді. Титанны аса кшті коррозиялы тратылы асиеті, оны металл бетінде те жа, инертті оксидтік абатыны болуымен тсіндіріледі. иын балитын металдарды электрохимиялы асиеттеріні бір ерекшелігі – олар ион трінде ерітіндіге тпей, оксидтік абатпен пассивтеліп алады [15]. Титанны бетінде жоары тзімділік крсететін оксидтік абатты тзілуі оны коррозияа тратылы асиетін арттырады. Біра, активаторларды атысында (иод, хлор жне фтор иондары) пассивті абатты бзылуымен жне коррозия жылдамдыыны жоарылауымен потенциал мніні су ммкіншіліктері туады.

Л.Л. Кузьмин, А.М. Агаповты ылыми ебектерінде [16] титанны фторсутек ышылындаы коррозиялы жне анодты жадайы туралы мліметтер толы келтірілген.

Активатор ретінде фтор иондарын олданан кезде, титанны коррозия жылдамдыы те тез седі. Біра, концентрлі фторсутек ышылында титанны коррозия жылдамдыы тмендейді.

Мысалы, 40% ерітіндіге араанда, 60 – 70 % фторсутек ышылыны коррозия жылдамдыы 100 есе аз, ол титанны бетінде гидридтік жа абатты тзілуімен тсіндіріледі. Оны келесі тедеумен крсетуге болады:

Ti + 2H+ + 2e TiH2 Бл жадайда коррозия жылдамдыы потенциала байланысты болмайды, ол гидридтік абатты еру жылдамдыымен байланысты:

TiH2+ 2H+ Ti + + 2H2 Бізді жмысымызда «титан – графит» гальваникалы жбын олдану арылы рылымы арапайым ток кздерін жасауды сынып отырмыз.

рамында Fe (II) жне Fe (III) иондары бар натрий фториді ерітіндісінде «титан – графит»

гальваникалы жйесінде тзілетін электр озаушы кшті тзілуіне ртрлі параметрлерді серлері арастырылды. Бл гальваникалы жйені тмендегідей етіп жазуа болады:

Ti | Fe (II), Fe (III), H2SO4, NaF| С Ток кздері ретінде олданылан титан электроды ерітіндіде элементті теріс полюсі болса, ал графит - о полюсі ызметін атара алады.

Графит электродында Fe (II) жне Fe (III) иондарыны ара атынасына сйкес тотыутотысыздану потенциалы орныады:

Fe3+ + е Fe2+ Е0 = + 0,771 В (1) Фторид иондары бар ерітіндіге титан электродын саланда тмендегідей тепе - тедіктер орын алады:

Ti + 6F- TiF62- + 4 e E0 = - 1,19 B (2) Теориялы трыдан араанда (1) жне (2) жартылай реакциялар нтижесінде «титан – графит» гальваникалы жбында тзілетін ЭК мні 1961 мВ – а те болуы керек:

Е = + 771 - ( - 1190) = 1961 мB (3) Тжірибелер сыйымдылыы 50 мл ыдыста жргізілді. Электрод ретінде титан жне графит электродтары олданылды. Электрод кеістіктері блінбеген жне электродтар арасындаы араашыты 2 см-ге те. Титан электродыны ауданы 12,7 см2, ал графит электроды – графитті стерженінен жасалан, ауданы – 6,47 см2 райды.

1 – кестеде «титан – графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріні темірді (III) иондарына туелділігі арастырылан. Темір (III) ионыны концентрациясын 30 г/л – ге дейін жоарылатан кезде ЭК мні 18 мВ – а дейін ктеріліп, одан рі арай 70 г/л–ге дейін концентрацияны жоарылатан кезде 15 мВ – а дейін аздап тмендегенін байады. Осы

–  –  –

жадайды тйыталан ток мнінен де байауа болады, яни ТТ – ны жоары крсеткіші 30 г/л-де - 0,03 мА болса, ал 70 г/л-де - 0,015 мА-ге дейін тмендейді.

1 - кесте. «Титан – графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріні Fe2(SO4)3 концентрациясына туелділігі

–  –  –

Келесі зерттеу жмысында темірді (II) ионы траты болан кездегі ЭК пен ТТ мндеріне темірді (III) иондарыны сері арастырылан (2–кесте). Темірді (II) ионы ЭК мніні згеруіне серін тигізетіні аныталды. Мысалы, темірді (III) ионыны 10 г/л–де - 0,6 мВ – ке те болса, ал темірді (II) ионыны атысында 6 есеге дейін (4 мВ) жоарылаанын байауа болады.

Біра, бл ТТ мндеріне оншалыты серін тигізбейді.

2 - кесте. «Титан – графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріні Fe2(SO4)3 концентрациясына туелділігі

–  –  –

Келесі 3 - кестеде темірді (III) ионы траты болан жадайда ЭК пен ТТ мндеріне темір (II) иондарыны сері арастырылан. Кестеден крініп трандай, темір (II) иондарыны концентрациясы жоарылаан сайын ЭК пен ТТ мндеріні тмендегенін байады.

Жргізілген зерттеу жмыстарыны алынан нтижелері, бейтарап ортада, яни темір (II) жне (III) сульфат иондарыны - ЭК пен ТТ мндеріні жоарылауына кп серін тигізбейтіндігі аныталды.

3 - кесте. «Титан – графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріні FeSO4 концентрациясына туелділігі

–  –  –

4 – кестеде «титан – графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріні ккірт ышылы иондарыны концентрациясына туелділігі арастырылан. Бл тжірибелер темірді екі жне ш валентті иондарыны атысында жргізілді жне алдыы бейтарап ортада жргізілген зерттеу жмыстарына араанда ЭК – ті мні 3 - 4 есеге жоарылаанын, яни ккірт ышылыны концентрациясы 10 г/л – де 12 мВ – тан, максимальді крсеткіш 50 г/л – де 27 мВ – а дейін ктеріліп, концентрацияны одан рі 100 г/л-ге кбейткен кезде 19 мВ – а дейін сл тмендесе, ал ТТ мні керісінше 0,045 – 0,1 мА аралытарында біралыпты тмендегенін байады.

4 - кесте. «Титан – графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріні H2SO4 концентрациясына туелділігі 1-суретте «титан - графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріне 5 – 15 г/л аралытарында алынан NaF концентрациясыны сері арастырылан. Зерттеу нтижелері бойынша ЭК мні - 0,5 г/л – де 420 мВ, одан со 1 г/л – де 520 мВ раса, максималды крсеткіші 5 г/л – де 980 мВ крсетіп, рі арай фторид иондарыны концентациясын 10 – 15 г/л жоарылатан кезде 76 мВ – а дейін тмендегенін байады (1а - сурет, 1 - исы). Сйкесінше, ТТ мні де 5 г/л – де 11,5 мА – ге дейін ктеріліп, 15 г/л – де 0,25 мА – ге дейін тмендеді (2б сурет,1 - исы).

Фторид – иондары титанны оксид пленкасымен рекеттесіп, титанны еруіне толы ммкіншіліктер тудырады. 5 – кестеде фторид ионыны концентрациясын 0,5 г/л – ден 15 г/л – ге дейін жоарылатан кездегі титанны еру млшері крсетілген.

–  –  –

Келесі тжірибеде «титан – графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріне 1 – 50 г/л аралыында алынан ккірт ышылы концентрациясыны сері арастырылды. Алашында ккірт ышылы атыспаан жадайда, тек ана темірді екі жне ш валентті иондарымен атар фторид иондарыны атысында ЭК мні 125 мВ, ТТ мні 0,16 мА райды. Кейін, ккірт ышылыны концентрациясынан 1 г/л осанны зінде ЭК мні - 700 мВ крсетіп 5 - 6 есеге дейін жоарылаанын (2а - сурет, 1 - исы), ал тйыталан токты мні - 8,2 мА – ге жетіп, ТТ мніні 50 еседей жоарылаанын байады (2б - сурет, 1 - исы).

Айта кету керек, темірді екі жне ш валентті жне фторид иондарымен атар, ккірт ышылыны болуы, «титан – графит» системасында пайда болатын ЭК жне ТТ мндеріне айтарлытай серін тигізетінін байауа болады.

–  –  –

Титанны ышылдарда еруіні нтижесінде, ерітіндіні тсі бастапы кезде клгін тске боялады да, аныан ерітінді кезінде жасыл тске ауысады. Бл, кейбір дебиеттерде крсетілгендей титан (III) тздарыны ерітіндіде гексагидрат [Ti(H2O)6]3+ формасындаы аквакомплекстер трінде болатындыын растайды. Концентрленген ышыл ерітінділерінде, бл комплексті осылысты су молекуласыны жартысы сульфотобына ауысатындытан, ерітінді тсі клгін тстен, жасыл тске ауысады [10].

Зерттеу кезінде, ерітіндіні рамындаы екі валентті темір мен фторид иондарыны жне ккірт ышылыны концентрациясы траты болан кезде, ш валентті темір ионыны ЭК пен ТТ мндеріне сері зерттелінді (3 - сурет). Зерттеу нтижесі бойынша, темір (III) иондарыны концентрациясын кбейткен сайын, ЭК пен ТТ мндеріні жоарылаанын анытады. Яни, ЭК мні - 5 г/л – де 720 мВ, 10 г/л – де - 980 мВ, 50 г/л – де - 1020 мВ крсетсе (3а - сурет, 1 исы), сйкесінше ТТ мні де тмен концентрацияда 5,2 мА раса, 10 г/л – де – 11,5 мА, ал 50 г/л – де – 14,5 мА –ге дейін жоарылайтындыы крсетілген (3б - сурет, 1 - исы).

Келесі суретте «титан – графит» гальваникалы жбындаы ЭК пен ТТ мндеріні екі валентті темір иондарыны концентрациясына туелділігі арастырылан. ышылды ортада жргізілген зерттеу нтижелері бойынша, темірді екі валентті иондарын 50 г/л-ге дейін кбейткен кезде, электродтар арасында туындайтын электр озаушы кш мніні оншалыты згермейтіндігін крсетеді. Мселен, темір (II) ионыны концентрациясы 5 – 50 г/л аралыында ЭК мні 980 – 1060 мВ крсетсе (4а–сурет, 1-исы), ал ТТ мні 8,0 ден 11,5 мА дейін згергені байалды (4б–сурет, 1-исы).

–  –  –

Жргізілген зерттеу нтижелері бойынша орыта айтатын болса, фторид ионы бар ккірт ышылы ортасында «титан – графит» жне Fe (II) – Fe (III) тотыу – тотысыздану системасын олдана отырып арапайым ток кздерін жасауа болатындыы крсетілді. ЭК – ті максимальді мні мынадай рамдаы ерітінділерде байалады: FeSO4 - 5 г/л, Fe2(SO4)3 – 30 г/л, NaF - 5 г/л, H2SO4 – 50 г/л жне оны мні 1100 мВ райтындыы аныталды.

ДЕБИЕТ

Багоцкий В. С., Скундин А. М. Химические источники тока. М.: Энергоиздат, 1981. - 360 с.

[1] Багоцкий В. С., Флеров В. Н. Новейшие достижения в области химических источников тока, М. – Л., [2] Госэнергоиздат, 1963. - 256 с.

Нижниковский Е.А., Шимченко В.А., Кузовов В.В. Обеспечение резервного электропитания автономной [3] радиоэлектронной аппаратуры длительного действия. Электрохимическая энергетика. 2000. № 1. - 68–73 с.

Романов В. В., Хашев Ю. М. Химические источники тока. Изд-во «Советское радио», 1968. - 384 с.

[4] Таганова А. А., Пак И. А. Герметичные химические источники тока для портативной аппаратуры: Справочник.

[5]

– СПб.: ХИМИЗДАТ, 2003. – 208 с.

Миомандр Ф., Садки С., Одебер П., Меалле–Рено Р. Электрохимия, Москва: Техносфера, 2008. – 360 с.

[6]

Бахчисарайцьян Н. Г., Борисоглебский Ю. В., Буркат Г. К. и др. Практикум по прикладной электрохимии. Л.:

[7] Химия, 1990. – 304 с.

Коровин Н. В. Электрохимическая энергетика. – М.: Энергоатомиздат, 1991. – 264 с.

[8] Эрдей – Груз Т. Химические источники энергии. М., «Мир», 1974. –304 с.

[9] Зарецкий С. А., Сучков В. Н., Животинский П. Б. Электрохимическая технология неоргани’/ческих веществ и [10] химические источники тока: Учебник для учащихся техникумов. – М.: Высш. школа, 1980. – 423 с.

Иннов.патент № 22448 РК. Химический источник тока / Баешов А.Б., Асабаева З.К., Баешова С.А., Баешова [11] А.К., Тойшибекова Г.С.; опубл. Бюл. -№ 4, 2010.

. Баешов, А.К. Баешова, А. оырбаев, А. Дулетбаев. «Темір –графит» гальваникалы жбындаы электр [12] озаушы кшті тзілуі // Известия НАН РК. Серия химии и технологии. 2012. № 5. 12 - 16 б.

. Б. Баешов, З. М. Мусина, А. Е. оырбаев. Тeмір жне графитті олдану арылы химиялы ток кздерін [13] жасау. Известия НАН РК. Серия химии и технологии. № 3. 2013. - 40 - 43 б.

Иннов. Патент № 26304 РК. Химический источник тока / Баешов А.Б., Конурбаев А., Баешова А.К., Журинов [14] М.; опубл. Бюл.- №10, 2012.

Васько А. Т., Ковач С.К. Электрохимия тугоплавких металлов, Киев, 1983. - 160 с.

[15] Лучинский Г.П. Химия титана.: Издательство "Химия", 1971. - 471 с.

[16]

REFERENCES

[1] Bagotskii V. S., Skundin A. M. Chimicheskye istochniki toka. M.: Energoizdat, 1981. - 360 p.

Bagotskii V. S., Flerov V. N. Noveyshiye dostizheniya v oblasti chimicheskich istochnikov toka, M. – L., [2] Gosenergoizdat, 1963. - 256 p.

[3] Nizhnikovskii E. A., Shimchenko V. A., Kuzovov V. V. Obespecheniye rezervnogo elektropitaniya avtonomnoy radioelektronnoy apparatury dlitel'nogo deystviya. Elektrochimicheskaya energetika. 2000. № 1. - 68–73 p.

Romanov V. V., Khashev YU. M. Chimicheskye istochniki toka. Izd-vo «Sovetskoye radio», 1968. - 384 p.

[4]

Вестник Национальной академии наук Республики Казахстан

Taganova A. A., Pak I. A. Germetichnye chimicheskiye istochniki toka dlya portativnoy apparatury: Spravochnik. – [5] SPb.:CHIMIZDAT, 2003. – 208 p.

Miomandr F., Sadki S., Odeber P., Mealle–Reno R. Elektrochimiya, Moskva: Tekhnosfera, 2008. – 360 p.

[6] [7] Bakhchisarayts'yan N. G., Borisoglebskiy YU. V., Burkat G. K. i dr. Praktikum po prikladnoy elektrochimii. L.:

Chimiya, 1990. – 304 p.

Korovin N. V. Elektrochimicheskaya energetika. – M.: Energoatomizdat, 1991. – 264 p.

[8] Erdey – Gruz T. Chimicheskiye istochniki energii. M., «Mir», 1974. –304 p.

[9] [10] Zaretskiy S. A., Suchkov V. N., Zhivotinskiy P. B. Elektrochimicheskaya technologiya neorganicheskich veshestv i chimicheskiye istochniki toka: Ujebnik dlya uchashchikhsya tekhnikumov. – M.: Vyssh. shkola, 1980. – 423 p.

Innov.patent № 22448 RK. Chimicheskii istochnik toka / Bayeshov A. B., Asabayeva Z. K., Bayeshova S. A., [11] Bayeshova A. K., Toyshibekova G. S.; opubl. Byul. -№ 4, 2010.

A. Bayeshov, A. K. Bayeshova, A. Konyrbayev, A. Dauletbayev. «Temr –grafit» gal'vanikalyk zhbynday elektr [12] kozaushy ksht tzlu // Izvestiya NAN RK. Seriya khimii i tekhnologii. 2012. № 5. 12 - 16 b.

A. B. Bayeshov, Z. M. Musina, A. Ye. Konyrbayev. Temr zhne grafitt koldanu arkyly khimiyalyk tok kzdern [13] zhasau. Izvestiya NAN RK. Seriya khimii i tekhnologii. № 3. 2013. - 40 - 43 b.

Innov. Patent № 26304 RK. Khimicheskiy istochnik toka / Bayeshov A.B., Konurbayev A., Bayeshova A.K., Zhurinov [14] M.; opubl. Byul.- №10, 2012.

[15] Vas'ko A. T., Kovach S. K. Elektrochimiya tugoplavkikh metallov, Kiev, 1983. - 160 p.

[16] Luchinskiy G.P. Chimiya titana.: Izdatel'stvo "Chimiya", 1971. - 471 p.

РАЗРАБОТКА ХИМИЧЕСКОГО ИСТОЧНИКА ТОКА ПРИ ИСПОЛЬЗОВАНИИ

ТИТАНОВОГО ЭЛЕКТРОДА

–  –  –

АО «Институт Органического катализа и электрохимии имени Д.В.Сокольского», г. Алматы Ключевые слова: Гальванический элемент, электродвижущая сила (ЭДС), ток короткого замыкания (ТКЗ).

Аннотация. В статье предложен метод разработки доступного химического источника тока (ХИТ) с использованием гальванической пары «титан - графит». Определены значения электродвижущей силы (ЭДС) и тока короткого замыкания (ТКЗ), образующихся между электродами «титан - графит».

–  –  –

BULLETIN OF NATIONAL ACADEMY OF SCIENCES

OF THE REPUBLIC OF KAZAKHSTAN

ISSN 1991-3494 Volume 5, Number 5(2014), 43 – 51 UDC 622.271.33:624.131.537

–  –  –

Key words: shear strength of soils and rocks, angle of internal friction, specific cohesion, shear device PS-10, Mohr–Coulomb failure criterion, stability of pit walls and waste dumps Abstract. Determination of physical and mechanical properties of soils and soft overburden rocks is an important element of engineering-geological studies both in development of mineral deposits while surface mining and in the civil engineering. Validated values of such parameters as cohesion, angle of internal friction, which obtained experimentally, determine the stability and reliability of various facilities and technical installations during their construction and operation. The objective of the paper is the laboratory testing of physical and mechanical properties of soils and soft overburden rocks and their shear strength parameters.



Pages:     | 1 || 3 | 4 |   ...   | 17 |

Похожие работы:

«Федеральная служба по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека Управление Федеральной службы по надзору в сфере защиты прав потребителей и благополучия человека по Нижегородской области Государственный доклад «О состоянии санитарно-эпидемиологического благополучия населения в Нижегородской области в 2014 году» Нижний Новгород 201 Доклад подготовлен заместителями руководителя, начальниками отделов и специалистами Управления Роспотребнадзора по Нижегородской области и ФБУЗ...»

«Министерство Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий «Итоги деятельности по развитию гражданской обороны, защите населения и территорий, совершенствованию системы антикризисного управления в 2014 году. Задачи на 2015 год» Заместитель Министра МЧС России генерал-лейтенант Степанов Владимир Викторович г. Москва – 2015 год Резонансные чрезвычайные ситуации в 2014 году Подтопление населенных пунктов на территории...»

«РОССИЙСКАЯ ГОСУДАРСТВЕННАЯ БИБЛИОТЕКА Собрания книжных памятников (редких и ценных изданий) в библиотеках, музеях и архивах Российской Федерации Указатель каталогов и описаний Дополнение к 3-му изданию Составители: О.А. Грачева, Н.Г. Ромашева Ответственный за выпуск Л.Н. Петрова Москва, 2013 СОДЕРЖАНИЕ ОТ СОСТАВИТЕЛЕЙ..7 ОБЩИЕ РАБОТЫ..8 СВОДНЫЕ КАТАЛОГИ..8 ОТДЕЛЬНЫЕ СОБРАНИЯ..10 Абакан..10 Абрамцево..11 Алатырь..11 Арзамас..11 Архангельск..12 Архангельское..16 Астрахань..18 Барнаул..24...»

«~2~ Vtriusque Linguae Grammaticorum Academiae Moscouiensis Elisabetanae Lomonosouianae Stationis Socii et Alumni AZAE TACHO-GODI ALIBECI F. suae, Vtriusque Linguae Profestrici, salutem plurimam dicunt. Cum multo iam tempore felicitate ista fruimur, tale tantumque ingenium dignitatemque grauissimam non solum saepius inter nos uidendi uerum etiam tecum identidem ac maximo semper cum emolumento colloquendi atque consiliis pulcherrimis utendi, mirari tamen non desistimus tali te strenuitate...»

«ПРАВИТЕЛЬСТВО КУРГАНСКОЙ ОБЛАСТИ ДЕПАРТАМЕНТ ПРИРОДНЫХ РЕСУРСОВ И ОХРАНЫ ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ КУРГАНСКОЙ ОБЛАСТИ ДОКЛАД ПРИРОДНЫЕ РЕСУРСЫ И ОХРАНА ОКРУЖАЮЩЕЙ СРЕДЫ КУРГАНСКОЙ ОБЛАСТИ В 2014 ГОДУ Курган 2015 Природные ресурсы и охрана окружающей среды Курганской области в 2014 году. Доклад. – Курган, 2015. 220 c. Редакционная коллегия: Сухнев В.Г. (председатель), Банников В.А., Неволина З.А., Гирман О.А., Василюк Ю.Е., Федотов П.Н., Коровина Н.А., Бригида К.А., Третьякова М.Н. ВВЕДЕНИЕ Настоящий...»

«Стратегический партнер НП «АРФИ» ВЕСТНИК НП «АРФИ»НАУЧНО-ПРАКТИЧЕСКОЕ ЭЛЕКТРОННОЕ ИЗДАНИЕ ДЛЯ СПЕЦИАЛИСТОВ ПО СВЯЗЯМ С ИНВЕСТОРАМИ #15 Июль 2015 Вестник НП «АРФИ», научно-практическое электронное издание для специалистов по связям с инвесторами, распространяется бесплатно. В электронной форме публикуется на следующих ресурсах:официальном Интернет-сайте НП «АРФИ»: http://arfi.ru/rus/1602 интернет-сайтах Корпоративных членов НП «АРФИ»: www.interfax.ru www.e-disclosure.ru в официальных группах НП...»

«Сайт С.Ю.Вертьянова: www.vertyanov.ru Спонсориздания: ЕвразХолдинг Е Р О М Сидон оз. Мером Асор Иерихон смерть Моисея Иерусалим г.Нево Хеврон Мртвое море осуждение насорокалетнее Кадес скитаниевпустыне возмущениеКорея, Рамсес ДафанаиАвирона Сокхоф вода пустыня изскалы, пустыня наказание Фаран Цин Моисея иАарона переходчерез обход Чермноеморе земель Ваал-Цефон медный идумеев змий (едомитян) услаждение Мерра воддревом Елим 12источников и70пальм ЕГИПЕТ перепела иманна л Ни Асироф возмущение...»

«УПРАВЛЕНИЕ ПО ТАРИФНОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ Мурманской области ПРОТОКОЛ ЗАСЕДАНИЯ КОЛЛЕГИИ г. Мурманск 06.08.2014 УТВЕРЖДАЮ Начальник Управления по тарифному регулированию Мурманской области В. Губинский 06 августа 2014 г. Председатель заседания: ГУБИНСКИЙ В.А. Начальник Управления по тарифному регулированию Мурманской области На заседании присутствовали: Члены коллегии: КУТЕПОВ О.В. Заместитель начальника Управления ШИЛОВА А.Б. Начальник отдела Управления НЕЧАЕВА В.И. Консультант отдела Управления...»

«ОТЧЕТ о научной деятельности Центра за 2011 г. Академик РАМН, Оганов Р.Г. Ученый Совет 20 декабря 2011 г. НИР Центра Наименование темы Сроки, гг Руководитель 1. Анализ и динамический контроль эпидемиологической профессор 2011-2013 Шальнова С.А. ситуации основных ХНИЗ и факторов, их определяющих, среди взрослого населения различных субъектов Российской Федерации (4 фрагмента) 2. Разработка и изучение эффективности технологий профессор 2011-2013 Калинина А.М. первичной профилактики основных ХНИЗ...»

«Группа Экозащита! Балтийский ресурсно-информационный центр КОМПАНИЯ ЛУКОЙЛ: ЛУКОЙЛ: ИМИДЖА ИМИТАЦИЯ ИМИДЖА Доклад Калининград Содержание: Введение..3 Проект добычи нефти на месторождении Д6 на шельфе Балтийского моря (краткая справка)..4 Национальный парк Куршская коса – объект международной охраны.5 Неучтенные риски и угроза устойчивому развитию Балтийского региона.6 Имитация общественных слушаний..6 Черный PR против общественности..7 Сорванная общественная экологическая экспертиза.8...»

«ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА к профессиональному стандарту «Специалист по капитальному ремонту скважин» Москва 2015 Содержание Раздел 1. Общая характеристика вида профессиональной деятельности, трудовых функций.3 1.1. Информация о перспективах развития вида профессиональной деятельности 1.2 Описание обобщенных трудовых функций и трудовых функций, входящих в вид профессиональной деятельности, и обоснование их отнесения к конкретным уровням (подуровням) квалификации Раздел 2. Основные этапы разработки...»

«Поздравление ЮРИЙ ПРЕЗИДЕНТ СОЮЗ ДИЗ ЙНЕРОВ РОССИИ Н З РОВ ! 20Юрий Председ тель пр влени Смоленского регион льного отделени Союз диз йнеров России Трусов ! 20–  –  – райс елена львовна Родилась в г. Смоленске в 1956 г. Член Союза дизайнеров России с 2002 г. 2002-2008 г. – член правления Смоленской организации Союза дизайнеров России. Образование высшее. С 2001 г. – постоянный участник городских, областных, российских и международных выставок и конкурсов модной одежды. В настоящее время...»

«, машинописные тексты и планы Примечания: 1. В данную группу не включаются:а) фотографические негативы или позитивы на прозрачной основе (группа 37);б) рельефные географические карты, планы или глобусы, отпечатанные или неотпечатанные (товарная позиция 9023); в) игральные карты или прочие товары группы 95; или г) подлинники гравюр, эстампов или литографий (товарная позиция...»

«СОГЛАШЕНИЯ ОБ ИЗБЕЖАНИИ ДВОЙНОГО НАЛОГООБЛОЖЕНИЯ: теория и практика их эффективного применения Почти любой бизнес в своем развитии преследует две основные цели: расширение и получение прибыли от текущей предпринимательской деятельности или продажа бизнеса целиком или частично. Это непрерывные и цикличные процессы. По нашим наблюдениям и многолетней практике, интервальную прибыль в виде классических дивидендов, получаемую от российских компаний бенефициары «вытаскивают» и распределяют достаточно...»

«Итоговый документ публичных слушаний Одинцовского муниципального района Публичные слушания назначены решением Совета депутатов Одинцовского муниципального района от 13 марта 2015 года № 5/3.Тема публичных слушаний: Отчет об исполнении бюджета Одинцовского муниципального района за 2014 год Дата проведения: 03 апреля 2015 года. №вопВопросы, вынесенные на обсуждение Автор рекомендации роса Доклад по отчету об исполнении бюджета Одинцовского муниципального района за 2014 год Объем...»

«ПРЕДИСЛОВИЕ «День дню передает речь, и ночь ночи открывает знание» (Пс. 18:3). Не только в светлые и радостные периоды жизни обретает человек Слово свыше, но и «ночью» в часы страданий и испытаний. В это «темное» время ему открывается особое знание, ведущее к преодолению мрака и победе над злом. Может быть, к этому обретению горнего света среди окружающей жизненной тьмы и относится знаменитое пророческое обетование: «Мрак сделаю светом пред ними» (Ис. 42:16). Мне представляется, что именно...»

«Потенциал взаимодействия экологических организаций в решении общих задач Отчет по результатам исследования Центр европейской трансформации Авторы: Андрей Егоров Оксана Шелест Карина Шило © Центр европейской трансформации, 2013. Центр европейской трансформации разрешает свободное воспроизведение отрывков из данного текста при условии, что будет указан источник и выслана копия публикации, в которой использованы отрывки из текста. Центр европейской трансформации Минск, Беларусь...»

«НАЦИОНАЛЕН ФОНД „КУЛТУРА” ГОДИШЕН ОТЧЕТ – 200 СОФИЯ NATIONAL CULTURE FUND ANNUAL REPORT – 2006 SOFIA УПРАВИТЕЛЕН СЪВЕТ MANAGING BOARD ПРОФ. СТЕФАН ДАНАИЛОВ PROF. STEFAN DANAILOV председател Chair ПРОФ. ИВАЙЛО МИРЧЕВ PROF. IVAILO MIRCHEV ПРОФ. МАРГАРИТА ВАКЛИНОВА PROF. MARGARITA VAKLINOVA ПРОФ. ПЛАМЕН ДЖУРОВ PROF. PLAMEN DJUROV ПРОФ. БОЖИДАР МАНОВ PROF. BOJIDAR MANOV ЦВЕТАНА МАНЕВА TZVETANA MANEVA АКАД. АНТОН ДОНЧЕВ ACAD. ANTON DONCHEV КАЛИН ИЛИЕВ KALIN ILIEV КРАСИМИР МИРЕВ KRASIMIR MIREV...»

«ОРГАНИЗАЦИЯ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА СТП ДВГГУ III–27–01–2014 «ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ стр. 1 из 34 ГУМАНИТАРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ» ВНУТРИВУЗОВСКИЙ СТАНДАРТ ВЫПУСКНАЯ КВАЛИФИКАЦИОННАЯ РАБОТА БАКАЛАВРА СИСТЕМА МЕНЕДЖМЕНТА КАЧЕСТВА СТП ДВГГУ III–27–01–2014 ДАТА ВВЕДЕНИЯ Настоящий стандарт не может быть полностью или частично воспроизведен, тиражирован и распространен без разрешения ДВГГУ ОРГАНИЗАЦИЯ УЧЕБНОГО ПРОЦЕССА СТП ДВГГУ III–27–01–2014 «ДАЛЬНЕВОСТОЧНЫЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ Страница 2 из 34...»

«Сахалинская областная универсальная научная библиотека Отдел краеведения Сахалинская Чеховиана Библиографический указатель Южно-Сахалинск ББК 91.9:83.3(2Рос+Рус)5-8 Ч 56 Сахалинская Чеховиана: библиогр. указ. / СахОУНБ, Отдел краеведения ; сост. Л. Ф. Совбан, ред.: Г. М. Нефёдова, Е. А. Онищенко.– Южно-Сахалинск, 2015. – 120 с.: портр. Составитель Л. Ф. Совбан Редакторы Г. М. Нефёдова, Е. А. Онищенко Компьютерный набор Л. Ф. Совбан ISBN 978-5-89290-307-3 © СахОУНБ, 2015 © ОАО «Сахалинская...»








 
2016 www.nauka.x-pdf.ru - «Бесплатная электронная библиотека - Книги, издания, публикации»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.